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多光譜遙感植物表型分析系統(tǒng)（農(nóng)業(yè)無人機）通過無人機搭載多光譜相機，低空飛行獲取作物反射的多波段光譜信息，實時解析植株生長狀態(tài)、營養(yǎng)水平、水分脅迫及病蟲害等核心參數(shù)?。結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法與植被指數(shù)建模，可為植物科學(xué)研究、作物育種、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、種植策略優(yōu)化和災(zāi)害預(yù)警提供數(shù)據(jù)支持，大幅提升農(nóng)業(yè)決策效率。

玉米表型生長光譜監(jiān)測系統(tǒng)（農(nóng)業(yè)無人機）通過無人機搭載多光譜相機，低空飛行獲取作物反射的多波段光譜信息，實時解析植株生長狀態(tài)、營養(yǎng)水平、水分脅迫及病蟲害等核心參數(shù)?。結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法與植被指數(shù)建模，可為植物科學(xué)研究、作物育種、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、種植策略優(yōu)化和災(zāi)害預(yù)警提供數(shù)據(jù)支持，大幅提升農(nóng)業(yè)決策效率。

稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)/農(nóng)業(yè)無人機通過無人機搭載多光譜相機，低空飛行獲取作物反射的多波段光譜信息，實時解析植株生長狀態(tài)、營養(yǎng)水平、水分脅迫及病蟲害等核心參數(shù)?。結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法與植被指數(shù)建模，可精準(zhǔn)估算葉面積指數(shù)、生物量等表型特征?，為作物育種篩選、精準(zhǔn)灌溉、種植策略優(yōu)化和災(zāi)害預(yù)警提供數(shù)據(jù)支持，大幅提升農(nóng)業(yè)決策效率。

低空遙感植物表型分析系統(tǒng)（農(nóng)業(yè)無人機）利用無人機采集地面或作物的高清圖像，通過圖像處理技術(shù)進(jìn)而分析識別作物出苗率、生育期、作物長勢、株高、冠層覆蓋度、倒伏、穗數(shù)及給出產(chǎn)量預(yù)測、種植策略優(yōu)化等關(guān)鍵指標(biāo)。適合于農(nóng)業(yè)監(jiān)測、巡檢等場景。

玉米表型生長監(jiān)測系統(tǒng)（農(nóng)業(yè)無人機）主要通過無人機攜帶的高像素可見光相機對玉米田進(jìn)行飛行檢測，識別雄穗，并指導(dǎo)后續(xù)去雄作業(yè)的執(zhí)行，以減少人力需求，提高去雄檢測的效率和精確，保證玉米在制種和育種過程中的高品質(zhì)、高產(chǎn)量。

稻麥全生育期監(jiān)測系統(tǒng)（農(nóng)業(yè)無人機）利用無人機的靈活性和高效率，對水稻和小麥等作物進(jìn)行周期性的空中拍攝，采集作物不同時期的生長狀態(tài)圖片，進(jìn)而識別分析作物出苗率、生育期、作物長勢、株高、冠層覆蓋度、倒伏、穗數(shù)及產(chǎn)量預(yù)測、受災(zāi)損失核算、種植策略優(yōu)化等關(guān)鍵指標(biāo)。